自我介绍实习经历就不写在这里了，没有什么参考价值事件网关和规则引擎怎么做的，规则引擎遇到过规则冲突吗（这个问题是跟实习相关，但是规则引擎的规则冲突问题我觉得可以思考一下）AI 相关Agent的执行链路一般是怎么样设计的？Agent的设计模式有哪些？Agent是什么，和普通大模型的有什么区别？Agent 最小的闭环是什么？AI coding的实践经验有哪些有一个新的需求，如何使用Ai coding去进行如何去验证AI 生成的代码或者实现的功能是否合格Agent 的Context工程你如何理解场景题：在情感陪伴机器人对话的场景下，如何保证记忆不退化？无算法题

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了

每次面试被问到那些“经典问题”，我心里都会忍不住叹气。“你的优缺点是什么？”“为什么选择我们公司？”“未来五年的职业规划？”这些问题听得多了，真的会让人觉得疲惫。有时候甚至怀疑，面试到底是在考察能力，还是在考察谁更会“标准作答”。明明准备了一堆作品和实操经验，却还是绕不开那些早已被写进模板里的问题。